Lập Trình Python cho Phân Tích Dữ Liệu
Khóa học “Lập Trình Python cho Phân Tích Dữ Liệu” được thiết kế nhằm trang bị cho học viên kiến thức lập trình Python cơ bản và cách sử dụng các thư viện phổ biến như pandas, matplotlib, và seaborn để phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Khóa học sẽ giúp học viên biết cách thao tác với dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, xử lý, phân tích, và trình bày thông tin dữ liệu một cách trực quan thông qua biểu đồ và báo cáo.
Thời lượng: 18h
Bạn đạt được gì sau khi hoàn thành khóa học
THÀNH THẠO KỸ THUẬT PYTHON CƠ BẢN CHO PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
Thành thạo các kỹ thuật lập trình Python cơ bản và cách áp dụng chúng trong phân tích dữ liệu.
SỬ DỤNG PANDAS, MATPLOTLIB, SEABORN TRONG PYTHON
Sử dụng thành thạo các thư viện Python phổ biến như pandas để thao tác dữ liệu, matplotlib và seaborn để trực quan hóa dữ liệu.
XỬ LÝ DỮ LIỆU TỪ NHIỀU NGUỒN VÀ BIẾN ĐỔI DỮ LIỆU
Xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau (CSV, Excel, SQL) và thực hiện các phép biến đổi dữ liệu cần thiết cho phân tích.
TẠO BIỂU ĐỒ VÀ BÁO CÁO DỮ LIỆU TRỰC QUAN
Tạo biểu đồ và báo cáo dữ liệu trực quan, giúp trình bày thông tin một cách hiệu quả.
THỰC HIỆN DỰ ÁN PHÂN TÍCH DỮ LIỆU THỰC TẾ BẰNG PYTHON
Sẵn sàng thực hiện các dự án phân tích dữ liệu thực tế bằng Python.
ĐÁNH GIÁ VÀ TỐI ƯU HÓA MÔ HÌNH HỌC MÁY
Kỹ năng đánh giá và tối ưu hóa mô hình bằng cách sử dụng các phương pháp như cross-validation, điều chỉnh hyperparameter.
Đối tượng tham gia
Sinh viên và người mới ra trường ngành CNTT, Khoa học Máy tính, hoặc Toán Tin.
Kỹ sư phần mềm, chuyên viên dữ liệu muốn ứng dụng học máy vào công việc.
Người có nền tảng Python, cần áp dụng thuật toán học máy vào bài toán thực tế.
Người muốn học xây dựng và tối ưu hóa mô hình học máy.
Yêu cầu tiên quyết
Kiến thức cơ bản về máy tính và làm việc với dữ liệu. Kiến thức về toán học và thống kê là lợi thế, nhưng không bắt buộc.
Nội dung khóa học
TUẦN 1: Giới thiệu về lập trình Python và phân tích dữ liệu
- Lập trình Python cơ bản:
+ Cấu trúc chương trình Python: Biến, kiểu dữ liệu, vòng lặp, điều kiện, hàm.
+ Xử lý dữ liệu cơ bản với Python: Chuỗi, danh sách, tuple, dictionary.
+ Thực hành: Viết các chương trình Python cơ bản để xử lý dữ liệu đơn giản. - Làm việc với tập tin và dữ liệu:
+ Đọc và ghi dữ liệu từ các tập tin CSV, Excel.
+ Thực hành: Sử dụng Python để đọc và xử lý dữ liệu từ các tập tin.
TUẦN 2: Thao tác dữ liệu với pandas
- Thư viện pandas:
+ Giới thiệu về pandas: DataFrame, Series.
+ Các phép toán cơ bản trên DataFrame: thêm, xóa, thay đổi dữ liệu.
+ Thực hành: Sử dụng pandas để tạo và thao tác với DataFrame từ dữ liệu CSV/Excel. - Biến đổi và xử lý dữ liệu với pandas:
+ Lọc dữ liệu, sắp xếp, gộp nhóm (groupby), tổng hợp dữ liệu.
+ Xử lý dữ liệu thiếu, thay thế và loại bỏ dữ liệu không hợp lệ.
+ Thực hành: Xử lý và làm sạch tập dữ liệu lớn bằng pandas.
TUẦN 3: Trực quan hóa dữ liệu với matplotlib và seaborn
- Thư viện matplotlib:
+ Giới thiệu và sử dụng matplotlib để vẽ các biểu đồ cơ bản: biểu đồ đường (line plot), biểu đồ cột (bar chart), biểu đồ phân tán (scatter plot).
+ Tùy chỉnh các thành phần của biểu đồ: tiêu đề, nhãn, màu sắc, chú giải.
+ Thực hành: Vẽ các biểu đồ đơn giản từ dữ liệu bằng matplotlib. - Thư viện seaborn:
+ Giới thiệu về seaborn: Các loại biểu đồ nâng cao như biểu đồ hộp (box plot), biểu đồ mật độ (density plot), biểu đồ nhiệt (heatmap).
+ Trực quan hóa mối quan hệ giữa các biến trong dữ liệu.
+ Thực hành: Sử dụng seaborn để trực quan hóa dữ liệu phức tạp và tìm hiểu mối quan hệ giữa các biến.
TUẦN 4: Xây dựng báo cáo và phân tích dữ liệu
- Tích hợp các kỹ thuật:
+ Kết hợp pandas với matplotlib và seaborn để xử lý và trực quan hóa dữ liệu.
+ Phân tích và truyền tải thông tin qua các biểu đồ và báo cáo.
+ Thực hành: Xây dựng một báo cáo phân tích dữ liệu đầy đủ từ đầu đến cuối, sử dụng các kỹ thuật đã học. - Bài tập cuối khóa:
+ Học viên thực hiện dự án phân tích dữ liệu: Từ việc thu thập, xử lý dữ liệu đến trực quan hóa và trình bày kết quả qua báo cáo.
+ Yêu cầu: Sử dụng pandas để xử lý dữ liệu và matplotlib/seaborn để trực quan hóa dữ liệu, tạo báo cáo hoàn chỉnh.
Bài viết liên quan
